빅 데이터 분석 도구는 데이터 세트에 대한 통찰력을 제공합니다. 데이터는 다양한 빅 데이터 클러스터에서 수집됩니다. 이 도구는 기업이 데이터 추세를 이해하고, 패턴과 복잡성을 생성하고, 데이터를 이해 가능한 데이터 시각화로 변환하는 데 도움을 줍니다.
빅 데이터의 복잡한 특성으로 인해 비즈니스 성과를 이해하고 고객 통찰력을 얻을 때 분석 도구가 매우 중요합니다. 온라인에서 사용할 수 있는 많은 데이터 분석 도구가 있으므로 이 기사는 통찰력을 얻고 최고의 빅 데이터 분석 도구를 선택하는 데 도움이 될 것입니다.
2022년 상위 10대 빅 데이터 분석 도구
크든 작든 모든 비즈니스를 위한 10가지 최고의 강력한 빅 데이터 분석 도구를 제시합니다. 계속 읽어보세요!
나임
KNIME(Konstanz Information Miner)은 2004년 1월에 개발되었습니다. 이 도구는 Konstanz 대학의 소수의 소프트웨어 엔지니어가 설계했습니다. 시각적 프로그래밍을 통해 데이터를 검사하고 설계할 수 있는 오픈 소스(무료) 빅 데이터 분석 도구입니다. 모듈식 데이터 파이프라인 개념 덕분에 KNIME은 기계 학습 및 데이터 마이닝을 위한 다양한 구성 요소를 통합할 수 있습니다.
KNIME 사용
KNIME이 목록에 포함된 가장 큰 이유 중 하나는 드래그 앤 드롭 옵션 때문입니다. KNIME을 사용하면 코드 블록을 작성할 필요가 없습니다. 활동 간에 연결된 지점을 간단히 끌어다 놓을 수 있습니다. 빅 데이터 분석 도구는 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다. 도구의 기능을 확장하여 화학 데이터, Python, R 및 텍스트 마이닝을 분석할 수도 있습니다.
그러나 데이터를 시각화할 때 이 도구에는 한계가 있습니다.
결론적으로 KNIME Analytics는 데이터를 최대한 활용하는 데 도움이 되는 최고의 솔루션 중 하나입니다. KNIME에서 1000개가 넘는 모듈과 바로 실행할 수 있는 예제를 찾을 수 있습니다. 다시 말하지만, 여기에는 데이터 과학자에게 유용할 수 있는 통합 도구와 고급 알고리즘이 포함되어 있습니다.
스파크
Apache Spark는 병렬 앱 설계를 지원하기 위해 80개 이상의 고급 연산자를 제공하는 목록에 있는 또 다른 훌륭한 빅 데이터 분석 도구입니다. Spark는 다양한 조직에서 대규모 데이터 세트를 분석하는 데 사용됩니다.
강력한 처리 엔진을 통해 Spark는 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다. Hadoop 클러스터에서 앱을 메모리에서 100배 더 빠르게, 디스크에서 10배 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 이 도구는 데이터 과학을 쉽게 지원할 수 있는 기능을 제공하는 데이터 과학을 기반으로 합니다. KNIME과 마찬가지로 Spark는 기계 학습 및 데이터 파이프라인 모델 개발에도 유용합니다.
Spark에는 머신 알고리즘의 동적 그룹을 제공하는 MLib라는 라이브러리가 포함되어 있습니다. 이러한 알고리즘은 클러스터링, 필터링, 협업, 회귀, 분류 등과 같은 데이터 과학에 사용할 수 있습니다.
마침내 아파치 스파크
- Hadoop 클러스터에서 소프트웨어 실행 지원
- 조명 빠른 처리 제공
- 복잡한 분석 지원
- Hadoop 및 기존 데이터 수용
- Python, Scala 또는 Java로 내장 API 제공
R 프로그래밍
R은 데이터 모델링 및 통계에 널리 사용되는 최고의 빅 데이터 분석 도구 중 하나입니다. R은 데이터를 쉽게 처리하고 다양한 방식으로 표시할 수 있습니다. 결과, 성능, 데이터 용량 등 여러 면에서 SAS보다 우월해졌습니다. R은 MacOS, Windows 및 UNIX와 같은 다양한 플랫폼을 컴파일하고 지원합니다. 여기에는 적절하게 분류된 11,556개의 패키지가 포함되어 있습니다. R은 또한 사용자 요구 사항에 따라 패키지를 자동으로 설정하는 소프트웨어를 제공합니다. 역시 빅데이터로 정리할 수 있습니다.
R은 C, Fortran, R의 세 가지 프로그래밍 언어로 작성되었습니다. 프로그래밍 언어인 R은 오픈 소스 소프트웨어 환경을 지원하기 때문에 데이터 분석을 위한 통계 소프트웨어를 개발하는 많은 데이터 마이너들이 선호합니다. 확장성과 사용 용이성은 최근 R의 인기를 기하급수적으로 증가시켰습니다.
R-프로그래밍은 또한 비선형 및 선형 모델링, 클러스터링, 분류, 시계열 분석 및 기존 통계 테스트를 포함하는 그래픽 및 통계 기술을 제공합니다.
기능:
- 손쉬운 데이터 처리 및 우수한 저장 시설
- 배열 또는 행렬에서 계산할 수 있는 다른 연산자 제공
- 데이터 분석에 사용할 수 있는 다양한 빅데이터 도구의 일관성 있는 모음 제공
- 화면에 표시되거나 하드카피로 표시되는 그래픽 기능 제공
탤런트
Talend는 데이터 기반 기업을 위해 설계된 가장 선도적인 오픈 소스 빅 데이터 분석 도구 중 하나입니다. Talend 사용자는 주어진 속도로 어디에서나 연결할 수 있습니다. Talend의 가장 큰 장점 중 하나는 대규모 데이터 연결이 가능하다는 것입니다. 5배 더 빠르고 1/5 비용으로 작업을 수행합니다.
이 도구의 목표는 빅 데이터 통합을 단순화하고 자동화하는 것입니다. Talend의 그래픽 마법사는 기본 코드를 생성합니다. 이 소프트웨어는 또한 마스터 데이터 관리, 빅 데이터 통합을 허용하고 데이터 품질을 검증합니다.
기능:
- 대규모 데이터 프로젝트의 처리 속도 향상
- 빅 데이터를 위한 ELT 및 ETL 간소화
- MapReduce 및 Spark를 통해 단순화합니다. 네이티브 코드를 제공합니다
- 자연어 처리 및 기계 학습을 지원합니다. 더 스마트한 데이터 품질로 이어집니다.
- 빅 데이터 프로젝트를 가속화하는 민첩한 DevOps
- 모든 DevOps 프로세스 촉진
노드XL
NodeXL은 네트워크 및 관계에 대한 지능형 분석 소프트웨어입니다. NodeXL은 정확한 계산으로 유명합니다.
NodeXL은 데이터를 분석하는 가장 효과적인 도구 중 하나로 간주되는 오픈 소스 분석 및 시각화 도구입니다. 여기에는 고급 네트워크 메트릭 및 자동화가 포함됩니다. NodeXL을 통해 소셜 미디어 네트워크 데이터 임포터를 관리할 수도 있습니다.
NodeXL 사용
Excel에 있는 이 도구는 다음과 같은 다양한 영역에서 도움이 됩니다. –
- 데이터 표현
- 데이터 가져오기
- 그래프 분석
- 그래프 시각화
이 도구는 Microsoft 2016, 2013, 2010 및 2007과 잘 통합됩니다. 다른 워크시트를 포함하는 통합 문서로 표시됩니다. 워크시트에는 간선 및 노드와 같은 그래프 구조에서 확인할 수 있는 다양한 요소가 포함되어 있습니다. Edge 목록, GraphML, UCINet.dl, Pajek .net 및 인접 행렬과 같은 다양한 그래프 형식을 가져올 수 있습니다.
그러나 NodeXL에서 사용자는 특정 문제에 대해 다른 시드 용어를 사용해야 합니다.
Tableau 공개
Tableau Public 소프트웨어는 최고의 빅 데이터 분석 도구 중 하나이며 웹 기반, Microsoft Excel 또는 기업 웨어하우스 데이터와 같은 모든 데이터 원본을 연결할 수 있는 오픈 소스 도구입니다. 이 도구는 데이터 시각화, 대시보드, 지도 등을 구축하고 웹을 통해 실시간 업데이트를 지원합니다. 분석 결과를 소셜 미디어에 공유하거나 다양한 방법으로 클라이언트와 즉시 공유할 수 있습니다. 최종 결과를 다양한 형식으로 다운로드할 수 있습니다. Tableau Public을 최대한 활용하려면 사용자가 체계적인 데이터 원본을 보유하는 것이 좋습니다.
Tableau Public은 빅 데이터에 매우 효율적이어서 많은 사용자가 개인적으로 선호합니다. 또한 Tableau Public을 사용하면 더 나은 방식으로 데이터를 검사하고 시각화할 수 있습니다.
Tableau는 매우 간단한 도구로 비주얼리제이션을 조정합니다. 이 소프트웨어는 데이터 시각화를 통해 통찰력을 전달할 수 있으므로 비즈니스에서 매우 효율적입니다. Tableau의 시각 자료는 가설을 검토하고, 직관을 간단히 확인하고, 위험한 통계 여행을 시작하기 전에 데이터를 탐색하는 데 도움이 됩니다.
오픈리파인
OpenRefine은 데이터 분석을 위해 데이터를 수정할 수 있는 데이터 정리 도구입니다. 이전에는 Google 정제로 알려졌습니다.
OpenRefine은 열 아래에 셀이 있는 일련의 데이터에서 작동합니다(구조는 관계형 데이터베이스 테이블과 유사함).
사용
- 복잡한 데이터 정리
- 데이터 변환
- 웹 서비스에서 데이터를 가져와 데이터 세트에 추가할 수 있습니다. 예를 들어 이 도구는 주소를 다양한 지리적 좌표로 지오코딩하는 데 유용할 수 있습니다.
- 다른 웹사이트에서 데이터를 파싱할 수 있습니다.
그러나 더 큰 데이터 세트에는 OpenRefine을 사용하지 않는 것이 좋습니다.
펜타호
Pentaho는 조직 데이터에서 가치를 추출하도록 도와주는 솔루션입니다. 이 빅 데이터 분석 도구는 모든 데이터를 간단히 준비하고 혼합합니다. 쉽게 결정, 시각화, 조사, 보고 및 예측할 수 있는 다양한 도구로 구성됩니다. Pentaho는 개방적이고 삽입 가능하며 확장 가능합니다. 이 도구는 각 사용자가 개발자든 비즈니스 사용자든 데이터를 가치로 변환할 수 있도록 설계되었습니다.
주황색
오픈 소스 데이터 분석 및 시각화 전문가 도구인 Orange는 전문가와 초보자 모두에게 놀라운 일을 합니다. 데이터를 시각화하고 분석하는 대화형 워크플로를 제공하는 올인원 분석 도구입니다. 이 도구에는 대화형 워크플로를 설계하기 위한 다양한 도구를 제공하는 훌륭한 도구 상자와 같은 기능이 포함되어 있습니다.
또한 이 패키지는 다양한 시각화, 산점도, 히트 맵, 네트워크, 덴드로그램, 트리 및 막대 차트로 구성됩니다.
웨카
Weka는 조직에서 빅 데이터 분석에 사용할 수 있는 놀라운 오픈 소스 도구입니다. 이 도구에는 데이터 마이닝 프로세스 전용의 다양한 기계 학습 알고리즘이 포함되어 있습니다. 알고리즘을 데이터 세트에 직접 적용하거나 JAVA 코드를 통해 호출할 수 있습니다. 이 도구는 완전히 JAVA로 개발되었기 때문에 새로운 기계 학습 패턴을 만드는 데 적합합니다. 또한 이 도구는 다양한 데이터 마이닝 작업을 지원합니다.
한동안 프로그래밍을 하지 않았더라도 Weka는 데이터 사이언스의 개념을 이해할 수 있도록 도와줍니다. 프로그래밍에 대한 전문 지식이 부족한 사용자에게는 문자 그대로 프로세스가 식은 죽 먹기로 바뀝니다.
우리의 목록은 여기서 끝납니다! 이들은 조직에 도움이 될 수 있는 최고의 빅 데이터 분석 도구입니다. 이러한 도구를 사용하면 조직에서 데이터를 가치로 변환할 때 결코 어려움을 겪지 않을 것입니다.